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根据nanoPAN5375的地下停车场语音导航系统

目前的GPS导航应用很成熟,精度也比较高,但在地下停车场等室内地方,GPS信号非常微弱,无法对车进行导航,同时当前的地下停车场没有很好地智能化。为避免车主盲目寻找车位,方便车主在尽可能短的时间内寻找到

摘要:现在的GPS导航运用很老练,精度也比较高,但在地下泊车场等室内当地,GPS信号十分弱小,无法对车进行导航,一起当时的地下泊车场没有很好地智能化。为防止车主盲目寻觅车位,便利车主在尽可能短的时刻内寻觅到车位,规划并制造依据nanoPAN5375的语音导航体系。体系由4个nanoPAN5375模块、2个CC1101模块、超声波模块与isd1700模块构成。以STM32F103微操控器为中心芯片,运用nanoPAN5375模块进行无线定位,CC1101模块传输超声波模块收集到的车位信息,语音模块isd1700进行语音导航,软件选用三边质心算法和卡尔曼滤波算法。实验标明,在边长为6米的等边三角形内,x坐标的平均差错为0.42米,y坐标的平均差错为0.42米;体系在边长为12米的等边三角形内完结过较为准确的语音导航
关键词:无线定位nanoPAN5375模块三边质心算法;语音导航

现在的GPS导航运用很老练,精度也比较高,但在地下泊车场等室内当地,GPS信号十分弱小,无法对车进行定位,然后完结导航功用,一起当时的地下泊车场没有很好地完结智能化,车主只能盲目地寻觅车位。语音作为天然的人机接口,可以使车载导航体系完结更安全、更人性化的操作。当时的地下泊车场导航体系大多是以LED屏导航,相比之下,语音导航的功率更高,可便利、及时、准确、主动地为车主供给语音信息,帮车主节约泊车时刻,因而,完结地下泊车场的语音导航就显得十分重要。文中将叙述依据nanoPAN的无线定位,然后完结语音导航的引导车载体系。

1 体系结构及硬件电路规划
体系以Cortex—M3系列ARM7芯片STM32F103微操控器为中心,包含nanoPAN5375模块、CC1101射频模块、超声波模块、语音模块isd1700等电路,体系总体方案如图1所示。

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1.1 nanoPAN5735模块
nanoPAN5375是一款依据2.4 CHzISM频带(2.400~2.483 5 GHz)上整合了扩大、滤波等组件的RF模块,它选用了nanotron的宽带线性凋频扩频(CSS)全球专利技能,可灵敏地供给31.25 kbps~2 Mbps规模的数据传输率,抗干扰性、动态特性十分好,一起供给具有极佳传输规模的牢靠数据通信。通过选用一个技能老练的MAC操控器,可大大下降对微处理器和软件的要求,轻松地完结高等级体系的规划。nanoPAN 5375模块如图2所示。

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2 首要软件规划
体系首要包含主机、固定节点和车位信息收集3个部分。主机通过nanoPAN5375模块测得与3个固定节点的间隔,通过三边质心算法确认车的方位,再通过卡尔曼算法滤波;通过CC1101模块接纳超声波模块收集到的车位信息,操控isd1700模块播报语音。软件首要包含nanoPAN 5375的测距、三边质心算法、卡尔曼滤波算法、CC1101模块的信息接纳、语音播报等功用。固定节点部分的nanoPAN5375模块处于等候接纳的状况,接纳到测距信息时,反应回主机。车位信息收集是通过操控超声波模块测距,判别车位是否是空车位,通过CC1101模块发送到主机。
如图3所示,三边质心算法首要完结确认主机的方位,体系通过丈量主机到3个固定节点的间隔,核算相交圆的公共区域的质心来进步对主机方位预算的精度[1.3,5]。

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设不知道节点D坐标(x,y),已知A,B,C 3个点坐标分别为(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),它们到D的间隔分别为d1,d2,d3。
则可得如下方程组:
依据式(1)、(2)、(3)可解出圆A与圆C的交点(xac1,yac1),(xac2,yac2),圆B与圆C的交点(xbc1,ybc1),(xbc2,ybc2),圆A与圆B的交点(xab1,yab1),(xab2,yab2)。
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通过将圆A与圆C的交点(xac1,yac1),(xac2,yac2)代入式(x-x2)2+(y-y2)2,判别大小可找出2点距圆B的圆心较近的点,假设为(xac 1,yac1)。同理可找出圆B,圆C交点巾距圆A较近的点,设为(xbc1,ybc1),圆A,圆B交点中距圆C的圆心较近的点设为(xbc1,ybc1)。
依据质心思维预算不知道节点的坐标为
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依据以上算法求出主机的方位之后,再使用卡尔曼滤波的估测值来校对主机的测验值,进步体系精度。
卡尔曼滤波是一种高功率的递归滤波器(自回归滤波器),它可以从一系列的不完全及包含噪声的丈量中,估量动态体系的状况。方针的方位、速度、加速度的丈量值往往在任何时候都有噪声。卡尔曼滤波使用方针的动态信息,设法去掉噪声的影响,得到一个关于方针方位的好的估量。这个估量可所以对当时方针方位的估量,也可所以关于将来方位的估量(猜测),也可所以对过去方位的估量(插值或滑润)。

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3 体系测验与测验成果
体系测验节点和主机的散布示意图如图4所示。将3个节点固定在边长为12 m的等边三角形的3个极点上,当超声波模块检测到空车位时,主机挑选最近的空车位进行导航,当时方5m处有穿插路口时,提示车主“向左转”或“向右转”,将人准确地导航至方针地址。在边长为6 m的等边三角形内,丈量主机的方位坐标,并记载数据如表1所示。

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实验成果标明,节点的间隔增大时,通过三边质心算法和卡尔曼滤波算法,得到十分准确的坐标值,主机与3个节点在较大规模丈量的间隔如表2所示。

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4 定论
本地下泊车场语音导航体系以Cortex—M3系列ARM7芯片STM32F103微操控器为中心,包含nanoPAN5375模块、CC1101模块、语音模块isd1700、超声波模块等电路,软件选用三边质心算法和卡尔曼滤波算法。实验标明,在边长为6 m的等边三角形内,x坐标的平均差错为0.42 m,最大差错为0.62 m,y坐标的平均差错为0.42 m,最大差错为0.74 m;在边长为70 m的等边三角形内,x坐标的差错为0.33 m,y坐标的差错为0.36 m。因为小汽车的长度均大于4 m,因而上述差错不影响对车的导航。通过测验,该体系能将人较为准确地导航至方针方位。

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